随着人工智能的广泛应用，市场对AI产品及服务的定价模式关注日益增加。不同于传统软件许可费和按用户计费的模式，AI的复杂性和多样化使得定价策略成为供应商和客户共同面临的挑战。作为云计算及企业级应用的大型领导者，Salesforce代表了行业内对AI定价机制探索的前沿观点。2025年6月初，Salesforce高管在业界会议上公开分享了他们对AI定价模式的思考和实践经验，揭示出AI定价依然处于“进行时”，并强调了灵活性及多样化的必要性。AI定价为何难以一锤定音？人工智能本身包括语言模型、机器学习算法、自动化机器人等多种形式，且应用场景千差万别。从客服自动化、个性化推荐、销售线索挖掘到自动流程管理，每一种用例对计算资源、交互复杂度、效率影响都不同。
这使得简单按照传统软件模式进行按用户或按设备计费已难以覆盖实际价值。供应商需根据AI代理的具体行为及用户体验来设计多元化收费体系。Salesforce尝试了多种创新方案。最早推出的是基于AI代理对话次数的收费，每次人工智能与客户的交流都计费。这种模式适合明确有大量交互的客服机器人等场景，但对于后台自动执行操作、数据更新等行为则显得不够精细。随后，Salesforce又引入基于AI代理动作的收费，比如更新客户档案或完成复杂工作流程的操作次数，这使得收费范围扩大，更贴近客户实际使用价值。
此外，5月中旬Salesforce发布了Agentforce定价方案，将对话和动作两种计费相结合，进一步细化了价格设计。同时，推出了Flex Credits（灵活积分）系统，客户可自由在基于对话、动作计费和用户订阅之间切换，极大提升定价策略的弹性和客户选择自由。灵活的计费模式正是面对AI多样需求的关键。Salesforce高管Bill Patterson指出，不同AI供应商包括模型提供者、云平台、应用厂商等都在探索最合适的定价模型，且未来将看到更多融合对话、动作和“按用户-按月”相结合的全新定价框架。还有一种被部分厂商研究的结果导向型收费，即依据AI为客户带来的业务成果来结算价格。Patterson坦言这种方式虽具吸引力，但难以规模化推广，因为人工智能的贡献往往难以完全区分于人类管理因素，结果存在争议性和测量复杂度。
Salesforce创始人兼CEO Marc Benioff也向投资者表明，随着agentic AI（自主智能代理）的发展，公司将进入高利润阶段，这表明企业对AI未来市场盈利期待较高。借助灵活计费体系，Salesforce不仅满足了客户多样化需求，也为自身创造了新的收入增长点。AI市场的竞争格局促使各大厂商纷纷布局智能代理和多样化定价方案。微软旗下Power BI等产品因计费复杂引发用户不满，也提醒业内企业必须在价格设计时平衡透明度与灵活性。AI技术快速迭代，对计算资源的消耗和价值产出亦高度动态，因此固定收费模式存在较大局限。按需付费、基于使用量的弹性计价成为主流趋势。
与此同时，许可费、订阅费依然因稳定性和易管理性受到部分客户青睐。今后，更多的价格创新将伴随AI应用场景的深度发展而诞生。除了定价模式的探索，AI供应商还需关注用户体验优化和价值传递清晰。客户希望对AI带来的业务收益有直观认知，而灵活的计费模式应配套有效的使用监控及效果评估指标。这样才能降低客户采用AI的风险感，促进双方长期合作。在中国市场，AI技术与应用加速普及，企业用户同样面临多样化需求。
根据行业特点，供应商需要结合本地政策、企业规模及业务场景灵活设计收费方案。参考Salesforce的经验，本地和国际厂商都应重视订单管理、积分兑换及跨模型计费等创新功能的实现，提升定价的灵活性和透明度。总结来看，AI定价模式依旧处于不断演化阶段，单一的计费方法无法满足不断扩展的应用需求和使用场景。Salesforce的创新做法为业界提供了范例，其灵活融合对话计费、动作计费及用户订阅机制的尝试，有助于提升客户体验，并推动行业形成多元共存的定价生态。未来，随着AI技术和商业模式的成熟，定价体系必将更加精细化、个性化并紧密围绕业务价值展开。企业应保持开放态度，结合自身实际灵活选择或调整AI采购和计费策略，才能实现数字化转型的最大效益。
销售与客户利益的平衡，灵活创新的定价探索，将成为AI产业发展不可忽视的关键课题。随着人工智能迈入更加智能自主的新时代，如何合理且公平地为AI赋价，将牵动整个技术生态与商业格局的未来走向。
